Date
2010-09
Alternative titles
An active environment for multiagent simulation : Application to crisis management in transport
Dewey
Intelligence artificielle
Sujet
contextual activation; scheduling policy; Environment; Multi-agent Simulation; activation contextuelle; ordonnancement; Environnement; Simulation multi-agents
Thesis supervisor
Scemama, Gérard; Pinson, Suzanne
Type
Thèse
Item number of pages
232
Abstract (FR)
Dans cette thèse, nous proposons un modèle de simulation multi-agents, le modèle Eass
(Environment as Active Support for Simulation) dont l'originalité est d'intégrer le processus de
simulation dans la modélisation du système. Actuellement lors de l'élaboration d'une simulation,
la modélisation du système se confond avec sa mise en oeuvre dans une plate-forme de simulation car la phase d'activation des agents gérée par un ordonnanceur global et la phase d'action
des agents qui intègre le mécanisme de sélection d'actions de l'agent dépendra en partie de la
plate-forme de simulation. Notre proposition est d'externaliser l'évaluation du contexte local à chaque agent et la sélection du comportement en fonction de cette évaluation dans une entité
centrale qui est l'environnement, tout en gardant les propriétés d'autonomie, de réactivité et
de proactivité propres au paradigme multi-agent. Pour ce faire, il a fallu réifi er le lien entre le
contexte d'un agent et son comportement associé à ce contexte en s'appuyant sur le principe
Property-based Coordination pour permettre la représentation et la gestion des informations relatives aux composants du système. Ainsi, la modélisation ne consiste pas uniquement à modéliser
le comportement de l'agent mais également à modéliser le comportement de la simulation en
prenant en compte le processus d'ordonnancement.
Après avoir proposé un modèle de simulation, nous avons explicité une architecture fonctionnelle précisant les spécifi cations que les plates-formes de simulation doivent respecter pour
mettre en oeuvre notre modèle Eass. Pour illustrer cette architecture, deux plates-formes de
simulation furent développées : la première à partir d'outils existants en couplant la plate-forme
agent MadKit avec un générateur de systèmes experts Jess, et la deuxième qui est une plate-
forme que nous avons entièrement développée pour s'abstraire des concessions liées à l'utilisation
d'outils existants.
L'application de notre modèle de simulation est un problème de gestion de crise dans les
transports. Pour la modélisation du problème, il a fallu prendre en compte les contraintes organisationnelles et communicationnelles qui résultent de la nécessité de faire intervenir di fférents
services avec leurs propres protocoles pour résorber la crise. Pour répondre à ce problème, nous
nous sommes appuyés sur l'extension du modèle organisationnel Moise qui intègre la modélisation de la dimension communicationnelle de l'organisation, auquel nous avons intégré la
modélisation de la simulation avec la défi nition des comportements des agents.
Abstract (EN)
In this Ph.d thesis, we propose a model of multi-agent simulation, Eass (Environment as
Active Support for Simulation). The originality of this model is to integrate the simulation
process in the modeling of the system. When a simulation is designed, the system modeling
merges with its implementation in a simulation platform because (1) the activation of agents
is managed by a global scheduler and (2) the action phase of agents, which incorporates the
action selection mechanism, depends in part on the simulation platform. Our proposal is to
outsource the evaluation of the local context of each agent and the selection of agent behavior,
managing this assessment in a central entity which is the environment. To achieve this objective,
it was necessary to reify the link between the context of an agent and its behavior, thanks to
the principle Property-based Coordination which allows the representation and management of
information related to the system components. Thus, modeling the system necessitates not only
to model the behavior of the agent but also to model the behavior of the simulation taking into
account the scheduling process.
We built a functional architecture based on our model Eass which details the speci cations
that a simulation platform has to implement in order to support our model. To illustrate this
architecture, two simulation platforms were developed : the rst is based on a coupling of existing
tools that are the agent platform MadKit and the expert system generator Jess, the second is
a new simulation plateform developed to tackle the limits to the use of existing tools.
The application of our simulation model is a problem of crisis management in transport. To
model the problem, it was necessary to take into account the organizational and communication
constraints arising from the need to involve di erent services with their own protocols to manage
crisis. To address this problem, an extension of the organizational model Moise integrating
the modeling of the communication dimension of the organization, is used. We have added the
simulation modeling, including the de nition of agent behaviors, to this organizational modeling.